

import Head from 'next/head'

<Head>
  <script>
    {
      `(function() {
         var _hmt = _hmt || [];
(function() {
  var hm = document.createElement("script");
  hm.src = "https://hm.baidu.com/hm.js?e60fb290e204e04c5cb6f79b0ac1e697";
  var s = document.getElementsByTagName("script")[0]; 
  s.parentNode.insertBefore(hm, s);
})();
       })();`
    }
  </script>
</Head>

![LangChain](https://pica.zhimg.com/50/v2-56e8bbb52aa271012541c1fe1ceb11a2_r.gif)
自主代理 Autonomous_agents
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自主代理是旨在更长期运行的代理。
您向它们提供一个或多个长期目标，它们会独立地朝着这些目标执行。
应用程序结合了工具使用和长期记忆。



目前，自主代理还处于相对实验性阶段，基于其他开源项目。

通过在LangChain原语中实现这些开源项目，我们可以获得LangChain的好处，包括易于切换和尝试多个LLM、使用不同的向量存储器作为内存、使用LangChain的工具集。


Baby AGI(
 [Original Repo](https://github.com/yoheinakajima/babyagi) 
 )
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* [Baby AGI](autonomous_agents/baby_agi): 一份教程实现了使用LLM Chains的BabyAGI.

* [Baby AGI with Tools](autonomous_agents/baby_agi_with_agent):在以上教程的基础上构建，这个例子使用了具有执行工具的代理，从而使其实际执行行动。


AutoGPT(
 [Original Repo](https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT) 
 )
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* [AutoGPT](autonomous_agents/autogpt): 一份使用LangChain基元实现AutoGPT的教程。

* [WebSearch Research Assistant](autonomous_agents/marathon_times): 一份教程，展示了如何使用AutoGPT加上特定的工具作为研究助手，可以使用网络进行搜索。

MetaPrompt(
 [Original Repo](https://github.com/ngoodman/metaprompt) 
 )
-----------------------------------

* [Meta-Prompt](autonomous_agents/meta_prompt): 一份使用LangChain基元实现Meta-Prompt的教程。

